HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
22,664,645
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
87
Kỹ thuật địa chất công trình
BB
Ứng dụng phương pháp phân tích véc tơ biến động đánh giá biến động lớp phủ đất khu vực ven biển
Application of the change vector analysis method for investigating land cover changes in coastal areas
Khí tượng Thủy văn
2025
769
57-70
2525-2208
Phân tích véc tơ biến động (CVA) là phương pháp đánh giá biến động trong viễn thám dựa trên sự sai khác về phổ phản xạ của đối tượng bề mặt trên ảnh viễn thám. Phương pháp CVA cho phép định lượng biến động thông qua xác định xu hướng và cường độ biến động của đối tượng. Nghiên cứu này áp dụng phương pháp CVA đánh giá biến động lớp phủ đất từ cặp ảnh Sentinel-2 chụp năm 2015 và 2023 khu vực các xã ven biển tỉnh Thái Bình. Cường độ biến động và hướng biến động được tính toán dựa trên sự thay đổi của chỉ số thực vật chuẩn hóa (NDVI) và chỉ số đất trống (BI). Bên cạnh đó, các thành phần biến động được đánh giá so sánh với 9 loại lớp phủ để xác định mối tương quan của lớp phủ đất và các thành phần biến động. Kết quả phân tích cho thấy, cường độ biến động cao xảy ra ở hướng biến động IV, xác định bởi sự gia tăng của chỉ số NDVI và giảm chỉ số BI, là đặc trưng của sự mở rộng diện tích rừng ngập mặn. Hướng biến động III là sự suy giảm đồng thời của BI và NDVI, chỉ dấu cho xói mòn bờ biển cửa sông Hồng. Bên cạnh đó, sự hình thành các doi cát ven biển được chỉ ra bởi hướng biến động I với sự gia tăng của cả NDVI và BI. Nghiên cứu chứng minh khả năng kết hợp phương pháp CVA và phân loại ảnh giúp giảm thiểu ảnh hưởng gây ra bởi sự khác biệt mùa giữa hai lần chụp ảnh trong đánh giá biến động khu vực ven biển.
Change Vector Analysis (CVA) is a method integrating spectral reflectance differences from the land surface over time in remote sensing imagery to effectively investigate changes. CVA allows for the quantitative assessment of both the magnitude and direction of changes, providing valuable insights into the dynamics of landcovers. This study employs CVA for a pair of Sentinel-2 images acquired in 2015 and 2023 to explore landcover changes along the coastal expanse of Thai Binh province. The magnitude and orientation of changes are quantified through the examination of variations in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Brightness Index (BI). Subsequently, the change components are evaluated in conjunction with information of 9 landcover types in the study area to determine the relationship between landcovers and the components. The results show that a high magnitude of changes concerntrates in direction IV, characterized by an increase in NDVI and a reduction in BI, indicative of the mangrove expansion. Direction III indicates the declines in both BI and NDVI, representing the coastal erosion along the Red River estuarine. Moreover, the formation of new sand bars is specified by direction I, where both NDVI and BI exhibit increments. This study proves the ability of integrating CVA and image classification for investigating landcover changes in the coastal area with a minimized seasonal effect caused by different times of image acquisitions.
TTKHCNQG, CVt 39
Xem toàn văn